معرفی دوره: تشخیص جوامع در گرافها با استفاده از الگوریتم فراابتکاری گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimizer – GWO)
تشخیص جوامع (Community Detection) یکی از مسائل کلیدی در تحلیل گرافها است که هدف آن، شناسایی گروههایی از گرهها (Nodes) در یک گراف است که ارتباطات درون گروهی بیشتری نسبت به بین گروهها دارند. این دوره با تمرکز بر طراحی و پیادهسازی الگوریتمهای فراابتکاری، بویژه استفاده از الگوریتم بهینهسازی گرگ خاکستری (Grey Wolf Optimizer – GWO)، که از رفتار اجتماعی گرگهای خاکستری الهام گرفته شده است، برای حل این مسئله تمرکز دارد.
در این دوره، شما با اصول و نحوه پیادهسازی الگوریتم GWO آشنا خواهید شد و یاد میگیرید چگونه این الگوریتم را برای خوشهبندی جوامع در گرافها استفاده کنید. تمامی مراحل شامل بارگذاری دادهها، تعریف مسئله، پیادهسازی الگوریتم، و ارزیابی نتایج با استفاده از ابزارهای MATLAB توضیح داده خواهد شد.
حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.
اهداف دوره:
- آشنایی با مفاهیم پایهای تشخیص جوامع در گرافها.
- یادگیری اصول و نحوه عملکرد الگوریتم گرگ خاکستری (GWO).
- پیادهسازی الگوریتم GWO برای تشخیص جوامع در گرافها.
- تحلیل نتایج با استفاده از معیارهای ارزیابی مانند مدولاریتی و NMI.
سرفصلهای دوره:
بخش 1: مقدمهای بر تشخیص جوامع (Community Detection)
- تعریف جوامع در گرافها و اهمیت آن.
- کاربردهای تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی، زیستی و فناوری اطلاعات.
- مفاهیم پایه گراف: گرهها (Nodes)، یالها (Edges)، و ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix).
بخش 2: آمادهسازی دادهها و گرافها
- بارگذاری دادههای گرافهای نمونه از فایلهای داده.
- ساخت گرافهای مختلف با استفاده از ماتریسهای مجاورت.
- مصورسازی گرافها و بررسی ویژگیهای آنها.
بخش 3: تعریف مسئله و تابع هدف
- تعریف مسئله تشخیص جوامع به عنوان مسئله بهینهسازی.
- طراحی تابع هدف بر اساس مدولاریتی (Modularity) و کیفیت خوشهبندی.
- پیادهسازی تابع هدف برای ارزیابی کیفیت خوشهبندی.
بخش 4: اصول و پیادهسازی الگوریتم گرگ خاکستری (GWO)
- معرفی الگوریتم GWO:
- شبیهسازی سلسلهمراتب اجتماعی گرگها: آلفا (Alpha)، بتا (Beta)، دلتا (Delta)، و امگا (Omega).
- نحوه جستجوی غذا و تعاملات گروهی گرگها.
- تنظیم پارامترهای GWO:
- تعداد جمعیت (Population Size).
- تعداد تکرارها (Max Iterations).
- فاکتورهای تعامل (Convergence Parameters).
- پیادهسازی الگوریتم GWO برای خوشهبندی گرافها.
بخش 5: تحلیل و ارزیابی نتایج
- تحلیل نتایج تشخیص جوامع:
- نمایش گراف با رنگبندی جوامع.
- مقایسه خوشهبندی واقعی و خوشهبندی بهینه.
- محاسبه معیارهای ارزیابی:
- PSNMI (Normalized Mutual Information).
- مدولاریتی (Modularity).
- بررسی همگرایی الگوریتم GWO و عملکرد آن در تکرارهای مختلف.
ویژگیهای دوره:
- تمرکز عملی: پیادهسازی گامبهگام الگوریتم GWO در MATLAB.
- آموزش اصولی: از تعریف مسئله تا تحلیل نتایج.
- مناسب برای پژوهشگران و دانشجویان: این دوره برای علاقهمندان به تحلیل شبکهها و مسائل بهینهسازی طراحی شده است.
مدرس دوره: حسن سعادتمند
- تجربه: بیش از 15 سال فعالیت در حوزه تحلیل داده و بهینهسازی.
- دورههای آموزشی: بیش از 250 دوره تخصصی در MATLAB و Python.
اطلاعات تماس:
- تلگرام: t.me/matlabanyone
- ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
- وبسایت: matlablearning.com
- تلفن: 09155137038
مدت زمان دوره: حدود 3 ساعت
- 1 ساعت آموزش الگوریتم GWO.
- 1.5 ساعت پیادهسازی الگوریتم برای تشخیص جوامع.
- 0.5 ساعت نگاشت و تحلیل و ارزیابی نتایج.
امکان درخواست این دوره در محیط Python نیز وجود دارد. همچنین، میتوانید سفارش خود را برای پیادهسازی با سایر الگوریتمهای فراابتکاری ثبت کنید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.